(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
１個以上の曲線を備える手書きパターンの認識方法であって、
前記手書きパターンを表すサンプルデータを受信するステップと、
各曲線上の分節化点を検出しかつ前記手書きパターンを分節に分けることにより、前記手書きパターンを分節化するステップであって、分節化点を検出することが、さらに、
前記曲線の特定勾配関数が超過する既定の閾値以下である局所端点として、当該分節化点を検出することと、
３個の中間点を用いてダイクストラの曲線最大化法を実行することによりパラメータ化するステップを実行し、かつ結果としての曲線長が最大となるように前記分節化点を前記曲線上に配置することとを、
備えるステップと、
前記分節が比較されるべき前記テンプレートから独立した仕組みに従って当該分節を正規化するステップと、前記手書きパターンの認識候補を表すテンプレートの少なくとも１個のシーケンスを選択するための照合基準を決定するステップとを、備える前記手書きパターンをテンプレートと比較するステップとを
備える、手書きパターンの認識方法。
【請求項２】
当該照合基準は、前記手書きパターンの分節特徴を前記テンプレートの分節特徴と比較する分節照合基準を備える、請求項１に記載の手書きパターンの認識方法。
【請求項３】
当該照合基準は、前記手書きパターンにおける分節間の連結特徴をテンプレートの連結特徴と比較する連結照合基準を備える、請求項１または２に記載の手書きパターンの認識方法。
【請求項４】
前記分節特徴が各々可能な分節内で相関するように、前記分節間の変換、角度、及び長さの違いを補償するステップを更に備える、請求項２に記載の手書きパターンの認識方法。
【請求項５】
前記連結特徴が前記隣接する分節間で相関するように、前記分節間の変換、角度、及び長さの違いを補償するステップを更に備える、請求項３に記載の手書きパターンの認識方法。
【請求項６】
当該分節特徴は、２個の分節間の分節距離を備える、請求項２に記載の手書きパターンの認識方法。
【請求項７】
当該分節特徴は、２対の接続された分節間の距離成分を備える、請求項２に記載の手書きパターンの認識方法。
【請求項８】
当該連結特徴が、連結していない分節に対する距離成分を備える、請求項３に記載の手書きパターンの認識方法。
【請求項９】
当該連結特徴が、２個の分節間の連結に対する距離成分を備える、請求項３に記載の手書きパターンの認識方法。
【請求項１０】
当該照合基準を決定するステップは、分節間の前記連結と比較するためのモデルとして使われるべきテンプレートの前記連結を決定するために、演算子を使用する、請求項６、７、８または９のいずれかに記載の手書きパターンの認識方法。
【請求項１１】
当該演算子は、２個の分節間の前記分節距離と、２個の分節間を連結するための前記距離成分との線形関数である、請求項６または９に記載の手書きパターンの認識方法。
【請求項１２】
当該演算子は、２個の分節間の前記分節距離と、２個の分節間を連結するための前記距離成分との線形関数である、請求項１０に記載の手書きパターンの認識方法。
【請求項１３】
当該比較ステップは点・曲線間照合を使用する、請求項１に記載の手書きパターンの認識方法。
【請求項１４】
正規化された分節特徴と連結特徴に出力重みを関連付けるステップを更に備える、請求項１に記載の手書きパターンの認識方法。
【請求項１５】
１個以上の曲線を備える手書きパターンの認識モジュールであって、
前記手書きパターンを表すサンプルデータを受信するように構成された受信器と、
各曲線上の分節化点を検出するように構成された分節化点検出器であって、さらに、分節化点を検出することが、
前記曲線の特定勾配関数が超過する既定の閾値以下である局所端点として、当該分節化点を検出することと、
３個の中間点を用いてダイクストラの曲線最大化法を実行することによりパラメータ化するステップを実行し、かつ結果としての曲線長が最大となるように前記分節化点を前記曲線上に配置することと、
を備える、分節化点検出器と、
前記手書きパターンを分節に分けるように構成された分割器と、
前記分節を比較するテンプレートから独立した仕組みに従って当該分節を正規化するように構成された正規化器と、
前記手書きパターンの認識候補を表すテンプレートの少なくとも１個のシーケンスを選択するための照合基準を決定するように構成された決定器と、
前記照合用テンプレートを出力するように構成された送信器とを
備える、手書きパターンの認識モジュール。
【請求項１６】
当該決定器は分節照合基準を決定するように構成されている、請求項１５に記載の手書きパターンの認識モジュール。
【請求項１７】
当該決定器は連結照合基準を決定するように構成されている、請求項１５に記載の手書きパターンの認識モジュール。
【請求項１８】
分節特徴が各々可能な分節内で相関するように、前記分節間の変換、角度、及び長さの違いを補償するように構成された補償器を更に備える、請求項１６に記載の手書きパターンの認識モジュール。
【請求項１９】
連結特徴が隣接分節間で相関するように、前記分節間の変換、角度、及び長さの違いを補償するように構成された補償器を更に備える、請求項１７に記載の手書きパターンの認識モジュール。
【請求項２０】
当該決定器が、２個の分節間の分節距離を決定するように構成されている、請求項１６に記載の手書きパターンの認識モジュール。
【請求項２１】
当該決定器が、２対の接続された分節間の距離成分を決定するように構成されている、請求項１６に記載の手書きパターンの認識モジュール。
【請求項２２】
当該決定器が、連結されていない分節用の距離成分を決定するように構成されている、請求項１７に記載の手書きパターンの認識モジュール。
【請求項２３】
当該決定器が、２個の分節間の連結に対する距離成分を決定するように構成されている、請求項１７に記載の手書きパターンの認識モジュール。
【請求項２４】
当該決定器が、分節間の前記連結と比較するためのモデルとして使われるテンプレートの前記連結を決定するために、演算子を使用する、請求項２０、２１、２２または２３の何れかに記載の手書きパターンの認識モジュール。
【請求項２５】
当該演算子が、２個の分節間の前記分節距離と、２個の分節間の連結に対する前記距離成分との線形関数である、請求項２０または２３に記載の手書きパターンの認識モジュール。
【請求項２６】
当該演算子が、２個の分節間の前記分節距離と、２個の分節間の連結に対する前記距離成分との線形関数である、請求項２４に記載の手書きパターンの認識モジュール。
【請求項２７】
当該決定器が、点・曲線間照合を使用するように構成されている、請求項１５に記載の手書きパターンの認識モジュール。
【請求項２８】
全ての正規化された分節特徴と連結特徴に出力重みを関連付けるように構成された関連器を更に備える、請求項１５に記載の手書きパターンの認識モジュール
【請求項２９】
手書きパターンを表すデータを受信するように構成されたペン移動捕捉装置と、
当該ペン移動捕捉装置から送られた当該データを受信し、かつ照合用テンプレートを出力するように構成された請求項１５に記載のモジュールと、
当該テンプレートと記号を照合するように構成された記号照合器と、
当該記号を表示するように構成されたディスプレイと、
を備える装置。
【請求項３０】
当該ペン移動捕捉装置が、接触感知形平面である、請求項２９に記載の装置。
【請求項３１】
いくつかの基準テンプレートの組とそれらに関連した記号とを備える記号の組データベースを更に備える、請求項２９または３０に記載の装置。
【請求項３２】
計算装置にダウンロードさせかつ実行させたとき、請求項１〜１４の何れかに記載の方法を実行するように構成されたコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は１個以上の曲線を備える手書きパターンを認識する方法、モジュール、装置およびそのコンピュータプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
手書きの認識は、いくつかの産業応用に関して今日多くの面で成熟した研究領域である。手書きの認識方法は、携帯電話機やＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）のようなデータ処理装置にデータを入力するために、急速に一般的になってきた。この認識方法は、たいていの場合、たとえばパーム社（Ｐａｌｍ  Ｉｎｃ．）製のグラフィティ（Ｇｒａｆｆｉｔｉ）（登録商標）のように１個の孤立した文字の認識に限られている。
【０００３】
オンラインの草書体の単語となると、認識速度は非常に遅くなる。今日の認識方法のほとんどが、神経回路網と隠れマルコフモデルに基づいた統計的方法を使っている。しかしながら、草書体の単語の認識に作業を拡張しようとすると、分節化の形式において難しい複雑な層を導入することになる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述の状況に鑑み、本発明の目的は、前述の問題を解決すること、または少なくとも軽減することである。特に、一目的は、１個以上の記号を表す手書きパターンの解釈をより効率的にすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この目的は、以下に示す、第１のカテゴリの本発明により達成される：
１個以上の曲線を備える手書きパターンの認識方法であって、
前記手書きパターンを表すサンプルデータを受信するステップと、
各曲線上の分節化点を検出しかつ前記手書きパターンを分節に分けることにより、前記手書きパターンを分節化するステップであって、分節化点を検出することが、さらに、前記曲線の特定勾配関数が超過するように、当該分節化点を、既定の閾値以下にある局所端点として検出することを備える、ステップと、
前記分節が比較されるべき前記テンプレートから独立した仕組みに従って当該分節を正規化するステップと、前記手書きパターンの認識候補を表すテンプレートの少なくとも１個のシーケンスを選択するための照合基準を決定するステップとを、備える前記手書きパターンをテンプレートと比較するステップとを
備える、手書きパターンの認識方法。
【０００６】
この方法の利点は、１個の文字の認識方法を草書体の単語の扱い方に拡張できることである。
【０００７】
更に、この照合基準は、手書きパターンの分節特徴をテンプレートの分節特徴と比較するための分節照合基準を備えることができる。このことは、照合プロセスをより効率的にすることが出来ることを意味する。
【０００８】
更に、この照合基準は、手書きパターンにおける分節間の連結特徴をテンプレートの連結特徴と比較する連結照合基準を備えることができる。これもまた照合プロセスをより効率的にすることが出来ることを意味する。
【０００９】
本方法は、この分節特徴が各々可能な分節内で相関するように、分節間の変換、角度、及び長さの違いを補償するステップを備えることができる。このことは、分節をどのテンプレートと比較するのかとは無関係に、特徴を同じように扱うことができるという点で優れている。
【００１０】
本方法は、この連結特徴が隣接する分節間で相関するように、分節間の変換、角度、及び長さの違いを補償するステップを備えることができる。このことは、分節をどのテンプレートと比較するのかとは無関係に、特徴を同じように扱うことができるという点で優れている。
【００１１】
この分節特徴は、２個の分節間の分節距離、または２対の接続された分節間の距離成分を備えることができる。このことは、関数の変数が使われるという点で優れている。
【００１２】
この連結特徴は、連結していない分節に対する距離成分、または２個の分節の連結に対する距離成分を備えることができる。このことは、関数の変数が使われるという点で優れている。
【００１３】
照合基準を決定するこのステップは、演算子を使用して、分節間の連結と比較するためのモデルとして使われるテンプレートの連結を決定することができる。このことは、この演算子が、関数の変数を使用するという点で優れている。
【００１４】
この演算子は、２個の分節間の分節距離と、２個の分節間を連結するための距離成分との線形関数とすることができる。このことは、演算子が単純であるという点で優れている。
【００１５】
本方法は、分節化点を、既定の閾値より低い局所端点として検出するステップを備えることができる。このことは、分節化フレームを簡単につくることができるという点で優れている。
【００１６】
本方法は、３個の中間点を有するダイクストラの曲線最大化法（Ｄｉｊｋｓｔｒａ  Ｃｕｒｖｅ  Ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ  Ｓｔｒａｔｅｇｙ）によって各分節をパラメータ化するステップを備えることができる。このことは、結果としての曲線長が最大化されるという点で優れている。
【００１７】
比較ステップは、点・曲線間照合を使用することができる。このことは、本方法では点の間のスペースが不均一でもよいという点で優れている。
【００１８】
本方法は、正規化された分節特徴と連結特徴に出力重みを関連付けるステップを備えることができる。このことは、両特徴を効率的にバランスさせることができるという点で優れている。
【００１９】
以下に前述の目的を達成するために提供される第２のカテゴリの本発明であるモジュールを記す：
１個以上の曲線を備える手書きパターンの認識モジュールであって、
前記手書きパターンを表すサンプルデータを受信するように構成された受信器と、
各曲線上の分節化点を検出するように構成された分節化点検出器であって、さらに、分節化点を検出することが、前記曲線の特定勾配関数が超過するように、当該分節化点を、既定の閾値以下にある局所端点として検出することを備える、分節化点検出器と、
前記手書きパターンを分節に分けるように構成された分割器と、
前記分節を比較するテンプレートから独立した仕組みに従って当該分節を正規化するように構成された正規化器と、
前記手書きパターンの認識候補を表すテンプレートの少なくとも１個のシーケンスを選択するための照合基準を決定するように構成された決定器と、
照合用テンプレートを出力するように構成された送信器とを
備える、手書きパターンの認識モジュール。
【００２０】
第１のカテゴリの本発明の利点は、第２のカテゴリの本発明にも適用できる。
【００２１】
この決定器は、分節照合基準を決定するように構成することができる。
この決定器は、連結照合基準を決定するように構成することができる。
【００２２】
このモジュールは、分節特徴が各々可能な分節内で相関するように、分節間の変換、角度、及び長さの違いを補償するように構成された補償器を備えることができる。
このモジュールは、連結特徴が隣接分節間で相関するように、分節間の変換、角度、及び長さの違いを補償するように構成された補償器を備えることができる。
【００２３】
この決定器は、２個の分節間の分節距離を決定するように構成する、または２対の接続された分節間の距離成分を決定するように構成することができる。
【００２４】
この決定器は、連結していない分節に対する距離成分を決定するように構成するか、または２個の分節間を連結するための距離成分を決定するように構成することができる。
【００２５】
この決定器は、分節間の連結を比較するためのモデルとして使うテンプレートの連結を決定するために、演算子を使用することができる。
この演算子は２個の分節間の分節距離と、２個の分節間を連結するための距離成分との線形関数とすることができる。
【００２６】
この分節化点検出器は、分節化点を、既定の閾値より低い局所端点として検出するように構成することができる。
この分節化点検出器は、３個の中間点を有するダイクストラの曲線最大化法によって各分節をパラメータ化するように構成することができる。
【００２７】
この決定器は、点・曲線間照合を使用するように構成することができる。
モジュールは、すべての正規化された分節特徴と連結特徴に出力重みを関連付けるように構成された関連器を備えることができる。
【００２８】
以下に前記の目的を達成するために提供される第３のカテゴリの本発明である装置を記す：
手書きパターンを表すデータを受信するように構成されたペン移動捕捉装置と、
当該ペン移動捕捉装置から送られた当該データを受信し、かつ照合用テンプレートを出力するように構成された請求項１６に記載のモジュールと、
当該テンプレートと記号を照合するように構成された記号照合器と、
当該記号を表示するように構成されたディスプレイと、
を備える装置。
【００２９】
第１のカテゴリの本発明の利点は、第３のカテゴリの本発明にも適用できる。
ペン移動捕捉装置は接触感知形平面であることができる。
本装置は、いくつかの基準テンプレートの組と、それらに関連した記号とを備える記号の組データベースを備えることができる。
【００３０】
以下に前記の目的を達成するために提供する第４のカテゴリの本発明を記す：
計算装置にダウンロードさせかつ実行させたとき、請求項１〜１６の何れかに記載の方法を実行するように構成されたコンピュータプログラム。
【００３１】
本発明のその他の目的、特徴、利点は、図面と請求の範囲の記載および詳細な説明によって明らかにする。
【００３２】
一般的に特許請求の範囲で使用している用語は、ここで明確に他の定義がなされていない限り、その技術分野における普通の意味に従って解釈するものとする。要素、装置、部品、手段、ステップなどを参照するときはすべて、明確に他の言い方をしなければ、要素、装置、部品、手段、ステップなどの少なくとも一例を参照するものとして、率直に解釈するものとする。ここに開示した方法のステップは、明確に言わなければ、正確に順番通りに実行する必要はない。
【００３３】
ここで用いられる記号は、文字（たとえばラテン文字、中国文字またはその他の文字）、文字間または文字の前後の連結線、数字、句読点、または付加記号のような特定の意味を持つ任意の形式である。
【００３４】
以下本発明の好ましい実施例について図面を参照しながら具体的かつ非限定的な説明を行うので、本発明の前述の目的、その他の目的、特徴、利点は、よりよく理解されるであろう。図において類似の要素には同じ参照番号が付されている。
【実施例】
【００３５】
図１は、本発明の一般的な原理を示す。これは、スターンバイ（Ｊ．  Ｓｔｅｒｎｂｙ）により発表された、２００６年フランスのラボールで開かれた「Ｔｅｎｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ｆｒｏｎｔｉｅｒｓ  ｉｎ  Ｈａｎｄｗｒｉｔｉｎｇ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ（第１０回手書きパターン認識の最前線に関する国際ワークショップ）」における「Ａｎ  Ａｄｄｉｔｉｖｅ  Ｏｎ−Ｌｉｎｅ  Ｓｉｎｇｌｅ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  ｍｅｔｈｏｄ（付加的オンライン単独文字認識方法）」から引用されていて、ここに参考文献として組み入れられる。手書きパターン１２４の認識方法１００は、いくつかのステップから成り、各ステップは、図の中でボックスにより表されている。ステップ１２０は、手書きパターン１２４を表すサンプルデータ１２２を受信する。ステップ１４０は、手書きパターン１２４をいくつかの分節１２６に分節化して、ステップ１６０は、分節１２６をテンプレート１２８と比較・照合する。
【００３６】
サンプルデータ１２２は、１個以上の曲線１３０を備える手書きパターン１２４を表す任意のディジタルデータとすることができる。手書きパターン１２４は、１個または数個の記号を構成することができる。テンプレート１２８の各々は、記号または記号の一部を表す。
【００３７】
図２は、分節化ステップ１４０をより詳しく示す。受信されたサンプルデータ１２２を入力データと認めて、ステップ１４２において、手書きパターン１２４の書き方向が決まる。この決定ステップ１４２は、連続する位の計算を含むことができるが、初期設定の検証のみを行っても良い。ステップ１４４を実行することにより、閾値がサンプルデータ１２２に適用される。この後、ステップ１４６により、分節化点１３２が検出される。この分節化点１３２は、適用した閾値より低い局所端点として、曲線上に配置される（この局所端点で、曲線の勾配関数が、閾値を超過する）。このように、サンプルデータ１２２のフレーム化／分節化１３４が、ステップ１４２、１４４および１４６により行われる。この分節化の例が、図４ｃと４ｄに示される。次いで、３個の中間点を用いてダイクストラの曲線最大化法を実行することにより、パラメータ化ステップ１４８が、行われる。その結果、分節化点１３２が検出され、そして分節化点１３２が、結果としての曲線長が最大となるように、曲線１３０上に配置される。
【００３８】
図３は、比較・照合ステップ１６０を示す。ここで抽出ステップ１６２を実行して、分節特徴１６１が抽出される。このステップ１６２で、各分節１２６毎に方向ａ（ｓ）が計算される。このステップ１６２で、連結した分節１２６の各連続対は、また長さ比λと連結角ψを生成する。連結していない連続する分節１２６については、長さ比λ、垂直位置κおよび分節ギャップδが計算される。比較・照合ステップ１６０内の別のステップ１６４で、抽出された特徴１６１が正規化され、この結果、正規化された方向ａ（ｓ）、正規化された連結角ψ、正規化された垂直位置κおよび正規化された分節ギャップδが得られる。図４ａと４ｂを参照すると、正規化された方向ａ（ｓ）は、以下の式で定義される。
【００３９】
【数１】
0005205283.tif 000002
【００４０】
正規化された長さ比λは、以下の式で定義される。
【００４１】
【数２】
0005205283.tif 000003
【００４２】
正規化された連結角ψは、以下の式で定義される。
【００４３】
【数３】
0005205283.tif 000004
【００４４】
正規化された垂直位置κは、以下の式で定義される。
【００４５】
【数４】
0005205283.tif 000005
【００４６】
正規化された分節ギャップδは、以下の式で定義される。
【００４７】
【数５】
0005205283.tif 000006
【００４８】
再び図３を参照すると、次のステップ１６６で、手書き曲線を識別する特定の因子を処理するために、分節の曲線距離関数ｄＤＣＭが、つくられる。正規化ステップ１６４により、分節１２６間の変換、角度および長さの違いは除去されているので、分節の曲線距離関数ｄＤＣＭは、並んでいる２個の曲線分節間の距離を測定している。その結果、２個の分節１２６は、始点と終点とを共有する。分節の曲線距離関数ｄＤＣＭは、ステップ１４８によってパラメータ化された曲線１３０を良好に識別する、動的時間伸縮に影響される距離関数である。ステップ１４８で配置された点１３２は、曲線上で等間隔になっていない。それは、この方法が重視しているのは形状情報の保持であって、滑らかなパラメータ化を提供することではない、という事実による。この理由のために、分節の曲線距離関数ｄＤＣＭは、典型的な２点間の照合に加えて、点と曲線の間の照合も可能にする。更に、配置された点の数は、従来の弧長パラメータ化と比べて少ないので、従来技術で使われている方向ベクトルは安定しない。
【００４９】
分節の曲線距離関数ｄＤＣＭは、以下の式で定義される。
【００５０】
【数６】
0005205283.tif 000007
【００５１】
ここでＰとＱは、手書きパターンの２個の異なるサンプルを表し、Φは、角度距離と座標距離をバランスさせるための正規化された連結角ψと正規化された定数のアラインメント機能であり、ｇは、２点ｐとｑ間の基準距離関数である。手書きパターンの照合作業が、テンプレートとサンプルとを過剰にフィットさせるという問題を抱えている事実を改善するために、この基準距離関数ｇは、重み関数ｆを備える。この重み関数ｆは、また、点が異なるという場合も考慮する。重み関数ｆは、次式で定義される。
【００５２】
【数７】
0005205283.tif 000008
【００５３】
この重み関数は、点の対（ｘ，ｙ）の最短のユークリッド距離にしたがって、始点と終点により定義されるそれらの共通の基線間に適用することができる。基線は、次式で定義される。
【００５４】
【数８】
0005205283.tif 000009
【００５５】
また、次式の定義がある。
【００５６】
【数９】
0005205283.tif 000010
【００５７】
ここで、ｄｌは、点ｖと線ｂ間の直交距離である。すると基準距離関数は、以下の式で表される。
【００５８】
【数１０】
0005205283.tif 000011
【００５９】
２個のサンプルＰとＱは、以下の式で表される。
【００６０】
【数１１】
0005205283.tif 000012
【００６１】
【数１２】
0005205283.tif 000013
【００６２】
２個のサンプルＰとＱ間の完全なアルゴリズムは、以下のように表すことができる。
【００６３】
【数１３】
0005205283.tif 000014
【００６４】
ここで図３を参照して、特徴１６１の線形距離関数ｄＦＤＥを決定するために、ステップ１６８が実行される。分節を加法的に扱うために線形距離関数ｄＦＤＥを使うことによって、文字認識方法１００の加法的特徴が引き出される。特徴１６１は、分節特徴成分ｄｓと連結特徴成分ｄｃとにそれぞれ分けられる。分節特徴成分ｄｓは、２個の分節１２６を比較し、連結特徴成分ｄｃは、２対の分節間の連結を比較する。２個の分節（ｓ１，ｓ２）間の分節特徴成分は、以下の式で定義されている。
【００６５】
【数１４】
0005205283.tif 000015
【００６６】
ここで演算子Ａ１２とＡ２１のうちの一方は、同一性演算子であり、他方の演算子は、小さい方の分節の始点と終点を長い方の分節に合わせる働きをする。
【００６７】
２対の関連する分節（ｓ１１，ｓ１２）、（ｓ２１，ｓ２２）間の距離成分ｄＡは、同様に以下の式で定義される。
【００６８】
【数１５】
0005205283.tif 000016
【００６９】
更に、連結してない分節の距離成分ｄＮは、正規化された長さ比λ、正規化された縦位置κおよび正規化された分節ギャップδから導かれ、以下の式で表される。
【００７０】
【数１６】
0005205283.tif 000017
【００７１】
２個の分節間の連結に関する距離連結成分ｄｃは、以下のように、分節が連結されている場合は上段、それ以外は下段で表される。
【００７２】
【数１７】
0005205283.tif 000018
【００７３】
以下の式で表される分節化Ｓ（Ｘ）とＳ（Ｙ）を有する２個のサンプル間の合計加法性距離関数ｄＦＤＥは、以下の式で表わすことができる。
【００７４】
【数１８】
0005205283.tif 000019
【００７５】
【数１９】
0005205283.tif 000020
【００７６】
【数２０】
0005205283.tif 000021
【００７７】
加法性距離関数ｄＦＤＥは、重み、ωＡ、ωＰ、ωＬ、ωＶ、ωＧに依存し、これらの重みは、この実施例ではあらかじめ定めた値に設定される。距離関数ｄＦＤＥを別々の特徴１６１に分けるので、これらの重みのバランスをとることができる。一実施例では重みを超平面と見なして、この超平面をサポートベクターマシン（ＳＶＭ）により決めることによって、このことを実行することができる。すべての重みの初期値は、各サンプル１２２毎に距離関数の１個の正の要素と１個の負の要素の組を作ることによって得ることができる。正の要素は、サンプルとそのサンプルが属しているクラスタセンター間の距離成分の組として得ることができる。したがって、負の要素は、サンプルと隣のクラス間の距離成分の組として得ることができる。
【００７８】
更に、重みの初期見積もりは、ＬｉｎｅａｒＳＶＣにより得られる超平面として得ることができる。それは、マ（Ｍａ）らによるＯＳＵ  ＳＶＭ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ  Ｍａｔｌａｂ  Ｔｏｏｌｂｏｘ（３．００版）のようなｏｓｕ−ｓｖｍパッケージに組み込まれている線形ＳＶＭ分類器を作る関数である。重みつきの線形距離関数を使って、認識出力における最上位の候補間に更に認識の違いをつけるために、二次ズーム関数を定義することができる。
【００７９】
手書きパターン１２４の分節１２６は、第１の分節化点から第二の分節化点に至る可能な分節化点１３２のシーケンスに相当する。分節１２６は、第１の分節化点と第二の分節化点の間に設けられている隣接する中間の分節化点の間に、１個以上のサブ分節を備えることができる。分節１２６に相関する特徴は、隣接するサブ分節の特徴１６１を比較することによって決定することができる。
【００８０】
このことは、いくつかの記号を表す手書きパターン１２４が、高速で認識することができることを暗示する。分節化することと手書きパターン１２４の認識に使うための特徴１６１を決めることの両方のために可能な分節化点を使うことによって、手書きパターン１２４の分離と手書きパターン１２４のテンプレート１２８との照合を同時に計算する。それによって、手書きパターンの比較プロセスが非常に高速になる。
【００８１】
すべての分節化点を解析した後、最後の分節化点に累積照合法を適用して、手書きパターン１２４と一致したテンプレート１２８のシーケンスが得られる。こうして、最後の分節化点に与えられた情報は手書きパターン１２４の可能性のある認識結果を得るのに使うことができよう。
【００８２】
図５に本発明によるモジュール２００を示す。このモジュールは、ソフトウエアを組み込んだモジュール、ハードウエアを組み込んだモジュール、またはＡＳＩＣのようにそれらの組合せである。モジュール２００内に含まれる受信器２２０が、１個以上の曲線からなる手書きパターン２２４を表すサンプルデータ２２２を受信する。その後、受信されたサンプルデータは、分節化点検出器２４０に送られ、ここで各曲線上の分節化点２３２が検出される。
【００８３】
次に、分割器２５０が、手書きパターンを分節２２６に分割し、正規化器２６４が、仕組み２６５にしたがって分節２２６を正規化する。正規化器２６４は、適切なものであれば如何なるものでもよいが、プロセッサが好ましい。この仕組み２６５は、正規化器２６４がどのサンプル２２２を正規化すべきであるかと言う点とは独立している。
【００８４】
更に、決定器２６０は、特定の照合基準２６６、２６８を決めて、手書きパターン２２４の認識候補を表すテンプレート２２８の少なくとも１個のシーケンスを選択するように構成されている。
【００８５】
最後に、選択されたテンプレート２２８のシーケンスを、送信器２８０によりモジュール２００から出力させることができる。
【００８６】
受信器２２０は、たとえば、電圧、電流、光信号、磁気信号などの任意の形式で表されたデータを受信するのに適した任意の既知の装置とすることができる。
【００８７】
送信器２８０は、たとえば、電圧、電流、光信号、磁気信号などの任意の形式で表されたデータを送信するのに適した任意の既知の装置とすることができる。
【００８８】
図６は、本発明による装置３００を示す。この装置はＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、携帯電話機、またはそのほかの任意のデータ処理装置のような、通信端末とすることができる。
【００８９】
装置３００は、手書きパターン３２４を表すサンプルデータ３２２を受信するように構成された、たとえば接触感知形平面のような、ペン移動捕捉装置３１０を備える。ペン移動捕捉装置３１０によって受信されたサンプルデータ３２２は、前述のようにモジュール２００に送ることができる。
【００９０】
モジュール２００から出力される基準テンプレート３２８は、記号照合器３５０に送ることができる。記号照合器３５０は、記号の組データベース３５２を使って、いくつかの出力基準テンプレートとひとつの記号の組との一致をとるように構成することができる。
【００９１】
記号の組が見つかると、その記号をディスプレイ３９０により使用者に見せることができる。もしもペン移動捕捉装置３１０が接触感知形平面であれば、接触感知形平面は装置のディスプレイ３９０と一体にしてもよい。
【００９２】
更に、記号の組は、伝言ソフトウェア・アプリケーションのようなアプリケーション３９５に送ることもできる。
【００９３】
以上本発明を主にいくつかの実施例を参考にして説明したが、特許請求の範囲に記載した本発明の範囲内で、開示した実施例以外のものも同等に可能であることが当業者には容易に理解されよう。
【図面の簡単な説明】
【００９４】
【図１】本発明の一般的な原理の概略図である。
【図２】サンプルデータの分節化についての詳しい概略図である。
【図３】サンプルデータの比較と照合についての詳しい概略図である。
【図４ａ】図示した分節化点を有する手書きパターンの第１の例の概略図である。
【図４ｂ】図示した分節化点を有する手書きパターンの第２の例の概略図である。
【図４ｃ】図４ａに図示された手書きパターンを分節に分割したものの概略図である。
【図４ｄ】図４ｂに図示された手書きパターンを分節に分割したものの概略図である。
【図５】本発明によるモジュールの概略図である。
【図６】本発明による装置の概略図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４ａ】
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【図４ｂ】
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【図４ｃ】
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【図４ｄ】
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【図５】
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【図６】
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